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🎯 Améliorations UX critiques : - Fix curseur qui revenait au début lors de la saisie - Suppression autosauvegarde automatique - Centrage flèche bouton scroll-to-top - Mode liberté applique automatiquement les itérations 🤖 IA optimisée : - Migration vers mistral-medium classique - Suppression raisonnement IA pour réponses directes - Prompt reformulation strict (texte seul) - Routes IA complètes fonctionnelles 📚 Templates professionnels complets : - Structure 12 sections selon standards académiques/industrie - 6 domaines : informatique, math, business, design, recherche, ingénierie - 3 niveaux : simple (9 sections), détaillé, complet (12 sections) - Méthodologies spécialisées par domaine ✨ Nouvelles fonctionnalités : - Debounce TOC pour performance saisie - Navigation sections améliorée - Sauvegarde/restauration position curseur 🧠 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# Journal de Conception - Projet Mathématiques
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## 1. Introduction
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**Contexte du projet :**
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[Décrire brièvement le problème mathématique à résoudre]
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**Idée principale :**
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[Résumer l'approche méthodologique envisagée en une phrase]
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## 2. Objectifs du projet
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**Objectifs principaux :**
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- [ ] Objectif théorique
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- [ ] Objectif appliqué
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- [ ] Objectif méthodologique
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**Résultats recherchés :**
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- Nouveaux théorèmes ou preuves
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- Applications pratiques
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- Méthodes de calcul
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## 3. Présentation et spécifications
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**Description détaillée :**
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[Expliquer ce que fait le projet et ses enjeux mathématiques]
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**Cahier des charges :**
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- **Problème général** : [Formulation mathématique]
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- **Hypothèses** : [Conditions et contraintes]
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- **Domaine de validité** : [Espace des solutions]
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## 4. Fonctionnalités attendues
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- [ ] **Modélisation** : Représentation mathématique du problème
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- [ ] **Analyse théorique** : Étude des propriétés
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- [ ] **Calculs numériques** : Algorithmes et implémentation
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- [ ] **Validation** : Tests sur cas connus
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## 5. Conception globale
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**Approche mathématique :**
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Problème → Modélisation → Analyse → Calculs → Validation
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**Méthodes utilisées :**
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- **Outils analytiques** : Analyse, algèbre, topologie
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- **Outils numériques** : Algorithmes, approximations
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- **Logiciels** : Python/Matlab, bibliothèques spécialisées
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## 6. Problématiques et solutions
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| Difficulté | Solution envisagée |
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|------------|-------------------|
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| Complexité théorique | Décomposition en sous-problèmes |
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| Convergence numérique | Méthodes adaptatives |
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| Validation résultats | Tests sur cas analytiques |
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## 7. Environnement et outils
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**Outils mathématiques :**
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- Calcul symbolique : Mathematica, Sage
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- Calcul numérique : Python (NumPy, SciPy)
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- Visualisation : Matplotlib, plots 3D
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**Références :**
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- Ouvrages de référence
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- Articles scientifiques
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- Cours et supports
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## 8. Phases du projet
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**Phase 1 - Étude théorique (3 semaines) :**
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- [ ] Revue de littérature
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- [ ] Formalisation du problème
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- [ ] Premiers résultats analytiques
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**Phase 2 - Implémentation (3 semaines) :**
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- [ ] Algorithmes de calcul
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- [ ] Tests numériques
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- [ ] Validation des résultats
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**Phase 3 - Application (2 semaines) :**
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- [ ] Cas d'étude
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- [ ] Optimisations
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- [ ] Documentation finale
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## 9. Conclusion
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**État d'avancement :**
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[À compléter au fur et à mesure]
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**Prochaines étapes :**
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- [ ] Démonstration du théorème principal
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- [ ] Implémentation numérique
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- [ ] Rédaction des résultats
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